近日，WeLab汇立集团发布消息，其创新研究中心团队研发的“联合建模方法、装置、电子设备及存储介质”成功获得国家知识产权局颁发的发明专利证书。这一成就对金融行业具有深远影响。在大数据和人工智能推动金融业务模式变革的背景下，传统金融模型正面临诸多挑战。
传统金融模型的挑战
当前，随着大数据和人工智能技术的迅猛发展，传统金融业务模式正面临着深刻的变革。在处理大规模且复杂的金融数据时，传统金融模型遭遇诸多挑战。尤其是数据的多样性和高维性，给数据处理带来了极大的难度。此外，数据隐私和安全保护问题同样迫切需要解决。一旦数据隐私泄露，不仅可能损害客户利益，还可能引发一系列信任危机。在金融实际操作中，单个金融机构往往难以依靠自身力量收集到足够的样本和维度，以确保模型的高质量。
当前形势表明，传统的金融模式已无法满足现代金融发展的需要。据相关数据揭示，近年来，由于模型效能不足，金融业务中的失误率呈现上升趋势，这一现象凸显了革新金融模型的迫切性。
联合建模的重要性
当前金融形势促使众多机构联手进行模型构建成为趋势。单凭一家机构，其数据样本和特征维度往往受限，难以构建全面金融模型。若机构携手合作，则可共享资源，从而提高模型效能。当多家机构的数据合并后，不仅扩大了数据样本和特征维度，也降低了模型的不全面性。
现实案例屡见不鲜。以某些小型金融机构为例，因数据缺乏，它们难以精确估算贷款风险。若能与其他机构合作进行模型构建，便能更精确地处理贷款申请。此外，联合建模还有助于整合行业资源，促进金融行业的整体发展。据研究，联合建模能将模型精度提高20%以上。
WeLab汇立集团的创新方案
WeLab汇立集团采用的联合建模技术，以XGBoost算法为基础，融合了多种先进技术，包括XGBoost算法、直方图算法、同态加密、安全聚合以及gRPC交互等。这种技术的综合应用，形成了一种高效的联邦学习解决方案。
集团推出的方案显著特点为，不同机构无需共享原始数据，即可协作培养出高效率的机器学习模型。此举从根本上确保了数据的安全性及模型的有效性。根据测试结果，采用此方案可大幅降低30%的数据传输量，同时计算效率提升约50%。
对风控模型的提升
贷款风险评估中，风控模型扮演着核心角色。然而，当面临单个银行数据样本有限且特征维度不足时，风险评估的准确性大打折扣，其鲁棒性亦显著降低。WeLab汇立集团推出的混合联邦学习方案，有效扭转了这一局面。
多银行借助此机制共同培养风控模型，并实现数据特征的共享。此举显著增强了模型的预测效能。以房贷业务为例，联合训练的模型能够识别出更多潜在风险要素。目前，已有不少银行表达了对这种创新风控模型构建方法的兴趣和意愿。
对联机信用评分系统的优化
传统的信用评分系统依赖单一机构的数据，这往往导致偏差和过拟合现象。然而，采用混合联邦学习技术，众多金融机构得以共同培育信用评分模型。
通过综合分析多维度特征信息，评分的精确度和公正性得到了显著提升。以中小企业贷款信用评级为例，不同金融机构在评估时可能会依据不同的标准，而联合训练的模型则能整合这些评估指标，确保评分结果的合理性。
对欺诈检测模型的改进
金融机构对欺诈检测的依赖性极高。传统模型在依赖单一机构数据时，往往难以发现涉及多个机构的欺诈行为。而混合联邦学习技术为克服这一难题提供了新的解决方案。
金融机构合作培育欺诈识别模型，可实现异常行为数据的共享，此举显著增强了模型的检测效能及适应性。过往案例显示，诈骗集团曾利用金融机构间信息不对称实施欺诈。该方案能够有效预防此类事件的发生。
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未来，WeLab汇立集团创新研究中心将持续深入研究相关技术领域。我们有充分的理由相信，该方案有望在金融行业的智能化与数字化转型过程中扮演更加关键的角色。
